Difyとは何か？AIワークフローをノーコードで構築するプラットフォーム
Difyの名前の由来と基本コンセプト
室谷代表取締役Dify、シリコンバレーだとLLMアプリ開発のデファクトになりつつあるんですよね。名前がまた気が利いてて、Do It For Youの略なんですよ。
テキトー教師.AI認定講師たしかに。現場でよく聞くのは「これって何ができるの？」って質問ですけど、一言で言うとAIワークフローをビジュアルキャンバス上でノーコードに近い形で構築できるプラットフォームです。
室谷代表取締役MYUUUの現場でも、週単位のバッチ処理をDifyのワークフローに置き換えたら、運用コストがバカにならなかった部分が解消されました。時給換算すると結構な差が出るんですね。
ワークフロー、RAG、エージェント――Difyが提供する主な機能
テキトー教師.AI認定講師機能、最初に戸惑うのが「ワークフロー」と「チャットフロー」の違いですよね。
室谷代表取締役あれ、AnthropicやOpenAIのAPIと比較すると分かりやすいです。ワークフローは一回限りのバッチ処理で、チャットフローは会話の層が乗る。
ユースケースで選びます。
ユースケースで選びます。
テキトー教師.AI認定講師ほかにもRAGパイプラインやエージェント機能、モデル管理、観測機能までワンパッケージ。ノードはユーザー入力、LLM、条件分岐、コード実行など、ドラッグ&ドロップで繋げます。
室谷代表取締役公開もWebアプリ、API、MCP Serverと多彩。シリコンバレーのスタートアップだと、プロトタイプをDifyで作ってAPI公開→プロダクションに載せる流れが普通になってます。
クラウド版とセルフホスト版の違い
テキトー教師.AI認定講師使い方の第一歩として、まずクラウド版（Dify Cloud）を試すのが手っ取り早いです。サインアップするだけで動きますから。
室谷代表取締役ただ、社内の機密データを扱うならセルフホスト一択。Docker Composeで起動できます。
最小要件はCPU 2コア、RAM 4 GiB。git cloneして、.env.exampleをコピーして、docker compose up -dで立ち上がります。
最小要件はCPU 2コア、RAM 4 GiB。git cloneして、.env.exampleをコピーして、docker compose up -dで立ち上がります。
テキトー教師.AI認定講師クラウド版はモデルプロバイダーも最初から使えるクレジットがついてくるので、検証には十分ですね。
室谷代表取締役そう。ROI考えると、まずクラウドでPoCやって、プロダクション載せるときにセルフホストに移行するパターンが王道です。
さっそく始める：Dify Cloudにサインアップして環境を整える
Dify Cloudへのサインアップとサンドボックスプラン
室谷代表取締役シリコンバレーだと「まずDify Cloudにサインアップしてから考える」が当たり前なんですよね。無料で始められるし、Sandboxプランなら200クレジットもらえる。
テキトー教師.AI認定講師そうなんです。最初に「クレジットって何ですか？」って聞かれますけど、OpenAIやAnthropicのモデルを呼び出すための残高みたいなものですね。
200は一度きりで毎月は補充されないので、最初の検証には十分です。
200は一度きりで毎月は補充されないので、最初の検証には十分です。
室谷代表取締役時給換算すると、200クレジットでどれだけ動かせるかは使い方次第ですけど、個人の検証レベルなら数日〜1週間は持つ計算です。MYUUUの現場では最初のワークフロー構築に使ってます。
テキトー教師.AI認定講師確かに。サインアップはメールアドレスとパスワードだけで、あとはチュートリアル通りに進めるだけですね。
モデルプロバイダーの設定（OpenAIプラグインのインストール）
テキトー教師.AI認定講師サインアップしたら次はモデルプロバイダーの設定です。設定画面にモデルプロバイダーって項目があって、そこでOpenAIのプラグインをインストールします。
室谷代表取締役ここ、地味に大事なんですよ。Sandboxクレジットを使う場合、APIキーが不要なんです。
海外のスタートアップだと「キー管理が面倒」って理由でDify選ぶケースも増えてます。
海外のスタートアップだと「キー管理が面倒」って理由でDify選ぶケースも増えてます。
テキトー教師.AI認定講師実はそうなんです。最初にOpenAIのAPIキーを取得しないといけないと思い込んでる人も多いですが、インストールしてすぐ使えます。
独自のAPIキーを入れたい場合は、もちろん設定できます。
独自のAPIキーを入れたい場合は、もちろん設定できます。
デフォルトモデルの設定方法
室谷代表取締役プラグインを入れたら、システムモデル設定でデフォルトの推論モデルを指定します。公式チュートリアルではgpt-5.2を使う例でしたね。
テキトー教師.AI認定講師モデルプロバイダーページの右上にある「システムモデル設定」をクリックして、システム推論モデルを選ぶだけです。これでワークフロー全体のデフォルトが決まります。
室谷代表取締役これ、ROIで考えると、モデル選びで精度が大きく変わるので、初期設定でしっかり決めておいた方が後々の手戻りが減ります。Sandboxクレジットでいろいろ試してみるのがいいですね。
30分で作る：マルチプラットフォームコンテンツジェネレーターのワークフロー
ワークフローの新規作成とユーザー入力ノードの設定
室谷代表取締役まずはStudioで「空白から作成」→「ワークフロー」を選んで、名前に「マルチプラットフォームコンテンツジェネレーター」と入れます。するとキャンバスにユーザー入力ノードが置かれる。
これがスタート地点ですね。
これがスタート地点ですね。
テキトー教師.AI認定講師ここでつまずく人は意外と少ないんですけど、「何を入力させればいいか」が分からなくなるケースはありますね。今回のチュートリアルでは、ドラフトテキスト、ターゲットプラットフォーム、ボイスとトーン、言語要件、参考資料（テキストとファイル）の5つを用意しておけば間違いないです。
室谷代表取締役この辺りの設計、シリコンバレーのAIスタートアップだとワークフロー全体の8割は「入力の定義」で決まるって言われてますからね。後からノードを追加するより、最初にユーザー入力を整理しておくほうが結果的に速い。
MYUUUの現場でも同じことをやってます。
MYUUUの現場でも同じことをやってます。
テキトー教師.AI認定講師たしかに。ここを雑にすると後で「あ、この情報足りなかった」ってなって、ノードの参照変数が複雑になりますからね。
パラメータ抽出ノードでプラットフォーム名を構造化
テキトー教師.AI認定講師ターゲットプラットフォームの入力は自由形式なので、「x and LinkedIn」とか「twitter, linkedin please」とかバラバラです。そこをパラメータ抽出ノードで一律に配列に変換してしまいます。
室谷代表取締役これは典型的な非構造化→構造化のパターンです。USのSaaSだと、こういう「ユーザーが適当に書いたテキストを機械処理可能にする」部分をLLMに任せるのが当たり前になってますね。
テキトー教師.AI認定講師設定としては、パラメータ抽出ノードの入力変数に
User Input/platform を指定して、抽出パラメータに platform（型はArray[String]）を追加。指示欄に「# TASK DESCRIPTION」から始まるパース用のプロンプトを貼れば完了です。室谷代表取締役この指示文、サンプルが公式に載ってるのでコピペでいけます。ただ、出力に失敗したとき用のエラーメッセージも仕込んでおくのがポイントです。
IF/ELSEノードで無効入力を処理
テキトー教師.AI認定講師ユーザーが「BookFace」とか意味不明なプラットフォーム名を入れたら、パラメータ抽出ノードが
[No platforms identified...] というエラー配列を返すように指示してあります。それをIF/ELSEノードで検知して、即座にワークフローを終了させる分岐を作ります。室谷代表取締役これはコスト管理の観点からも重要です。無効な入力のまま後続ノードで無駄にLLMを呼ぶと、クラウドのAPI費用が積み上がる。
ROIを考えると、早期ブレークの仕組みは絶対に入れたい。
ROIを考えると、早期ブレークの仕組みは絶対に入れたい。
テキトー教師.AI認定講師IF条件は
Parameter Extractor/platform 含む No platforms identified. Please enter a valid platform name. と設定。該当したら出力ノードに直接つなぐだけです。室谷代表取締役シリコンバレーのプロダクションワークフローでは、この手のガードレールが何層も仕込んであるんですよね。Difyならドラッグで簡単に追加できる。
画像と文書を扱う：リスト操作とドキュメント抽出
テキトー教師.AI認定講師ユーザーがアップロードした参考資料には画像と文書が混ざっています。画像はLLMのVision機能でそのまま読めますが、文書（PDF、DOCXなど）はテキスト抽出が必要です。
そこで、リスト操作ノードを2つ並べて、画像と文書をフィルタリングします。
そこで、リスト操作ノードを2つ並べて、画像と文書をフィルタリングします。
室谷代表取締役この「ファイルタイプで分岐する」設計、実務で本当に多いです。MYUUUでも顧客から送られた資料を自動処理するワークフローで同じパターンを使ってます。
テキトー教師.AI認定講師具体的には、リスト操作ノードのフィルター条件に
画像とテキストを統合するLLMノードで「VISION」を有効にして、視覚変数に
{x}type 在 Image （画像用）と {x}type 在 Doc （文書用）を設定。文書の方はさらにドキュメント抽出ノードでプレーンテキストに変換してから、LLMノードに渡します。画像とテキストを統合するLLMノードで「VISION」を有効にして、視覚変数に
Image/result を設定すれば準備完了です。室谷代表取締役後はプロンプトで「与えられた参考資料を統合し、ターゲットプラットフォーム向けの投稿を生成せよ」と指示すれば、一連のワークフローが動きます。30分でここまで作れるのは、やはりビジュアルキャンバスの恩恵ですね。
ワークフローとチャットフロー、どちらを選ぶべきか
1回完結のバッチ処理ならワークフロー
室谷代表取締役シリコンバレーだと、データパイプラインのバッチ処理はほぼワークフロー一択なんですよね。Difyのドキュメントでも「ワークフローは最初から最後まで1回実行」と明確に分けてる。
テキトー教師.AI認定講師たしかに、自動レポート生成とか、夜間に走る定型処理を想定すると、会話のやり取りは不要ですからね。
室谷代表取締役ここがポイントで、ワークフローの開始ノードはユーザー入力かトリガー（スケジュールやWebhook）の2種類。チャットフローは常にユーザーメッセージから始まるので、始め方がそもそも違う。
テキトー教師.AI認定講師そうそう、終了ノードも違って、ワークフローは出力が任意、チャットフローは回答が必須と。構造的な違いを理解すると選びやすい。
対話を挟みながら処理するならチャットフロー
テキトー教師.AI認定講師一方、チャットフローは会話レイヤーが乗る。ユーザーがチャットで質問を投げると、そのたびに設計したフローが走って応答が返ってくるイメージ。
室谷代表取締役カスタマーサポートのFAQボットとか、ガイド付きQ&Aみたいな用途にはこっち。USのスタートアップだと、最初はシンプルなチャットフローで作って、後からワークフローを呼び出すパターンもよく見る。
テキトー教師.AI認定講師現場でよく聞かれるのが「最初にどちらを選べばいいか」。簡単なのは、ユーザーが会話形式で操作するならチャットフロー、裏で自動実行するならワークフロー、と覚えることです。
トリガーと開始ノードの違いを押さえる
室谷代表取締役ワークフローにはトリガーという概念があって、スケジュール実行やWebhook、プラグインイベントで自動起動できる。チャットフローにはそれがなくて、常にユーザーのメッセージがトリガーになる。
テキトー教師.AI認定講師つまり、定時バッチや外部システムからの呼び出しで動かしたい場合はワークフロー、ユーザーが直接対話したい場合はチャットフロー、と。
室谷代表取締役そう。Difyのキャンバスはどちらも同じノードシステムなので、選んだ後にノードを組み替えるのも難しくない。
ただ、最初の選択を間違えると後で作り直しになるので、この違いはしっかり押さえておいたほうがいい。
ただ、最初の選択を間違えると後で作り直しになるので、この違いはしっかり押さえておいたほうがいい。
作成したアプリを公開・共有する方法
Webアプリとして公開しURLを発行
室谷代表取締役Difyで作ったワークフロー、結局どうやって人に使わせるかですよね。シリコンバレーのスタートアップだと、まずはWebアプリとしてURLを共有するのが一番手軽なんです。
テキトー教師.AI認定講師たしかに。初めて触る人でも、作ったアプリの公開設定をすると専用のURLが発行されるので、それを送るだけで使ってもらえます。
室谷代表取締役社内ツールとか、クライアントへのプロトタイプ提示にはこれで十分です。MYUUUの現場でも、ある程度のアクセスまではWebアプリで回してますよ。
APIとして統合する
テキトー教師.AI認定講師で、もっと本格的に他のシステムから呼び出したい場合はAPIを使うんですね。
室谷代表取締役そうです。DifyはBackend-as-a-Service的な側面も持ってて、APIキーを発行すれば外部のアプリから直接ワークフローを実行できます。
USの企業だと、ここを最初から想定して設計してますね。
USの企業だと、ここを最初から想定して設計してますね。
テキトー教師.AI認定講師実際にAPIを叩くときのエンドポイントや認証の形式は、公式ドキュメントで確認するのが確実です。環境によって微妙に変わることがあるので。
室谷代表取締役そこはROI計算にも効くポイントで、API前提で作っておくと後々の拡張が楽なんですよね。
マーケットプレイスにテンプレートとして公開
テキトー教師.AI認定講師さらに、自分が作ったワークフローをテンプレートとして共有することもできるんですよ。
室谷代表取締役Difyのマーケットプレイスに公開すると、他のユーザーがそのテンプレートをフォークして使えるようになります。オープンソースのエコシステムとしては自然な流れです。
テキトー教師.AI認定講師最初に作ったものをそのまま公開するのではなく、ある程度汎用的にしておくと反応がいいです。コミュニティでのフィードバックももらえますし。
室谷代表取締役どの公開方法を選ぶにしても、ユーザーが実際に触れる形に持っていくのが大事。Difyのドキュメントの「公開」セクションにそれぞれの手順がまとまってるので、まずはそれを眺めてみるといいですよ。
監視と改善：ログとアノテーションでアプリを育てる
ダッシュボードで利用状況を把握
室谷代表取締役アプリを公開したら、まずダッシュボードで全体像を見るのが大事です。シリコンバレーのスタートアップだと、公開初日からアクティブユーザー数とメッセージ数を毎日チェックする文化が根付いてる。
テキトー教師.AI認定講師たしかに。正直なところ、最初はあまり見ない人も多いんですけど、運用が始まると「どのくらい使われてるか」の指標がすごく重要になる。
室谷代表取締役MYUUU の現場でも、リリース直後にダッシュボードをチームで共有し始めて、それまで曖昧だった改善優先度が明確になりましたね。
テキトー教師.AI認定講師最初のうちは数字に一喜一憂しがちですけど、慣れるとトレンドを見て「ここでモデル変えてみよう」という判断ができるようになります。
ログ機能でユーザーの入出力を確認
テキトー教師.AI認定講師ダッシュボードで全体傾向をつかんだら、次はログで個別のやり取りを見てみましょう。ユーザーが実際にどんな入力をして、アプリがどんな出力を返したかが時系列で確認できます。
室谷代表取締役これが地味に効くんですよね。ログを見ないと、プロダクト開発の仮説がずれたまま進む。
US の SaaS 企業は Slack にログを流して常に監視してるチームもあります。
US の SaaS 企業は Slack にログを流して常に監視してるチームもあります。
テキトー教師.AI認定講師現場でよく聞くのは「思ってたのと違う返答が来た」というケースです。ログを直接確認すると、モデルの設定やプロンプトのどこを直せばいいか、具体的なイメージが湧きやすい。
室谷代表取締役コスト面でもログは重要で、想定よりトークン消費が激しいパターンを見つけて、早めに手を打つ判断ができます。ROI の管理に直結する。
アノテーションシステムで品質を向上
室谷代表取締役そして、さらに踏み込むならアノテーションシステムを使う。ユーザーのフィードバックをラベルとして記録して、改善に生かす仕組みです。
テキトー教師.AI認定講師これ、最初に戸惑う人が多いポイントなんですよ。「アノテーションって学習データを作るようなもの？」って聞かれますが、実際はプロダクトの品質評価を組織的に回すためのツールという感覚です。
室谷代表取締役そう。Anthropic や OpenAI の内部でも、本番データにアノテーションをつけてモデル選定やプロンプト改善に使ってる。
Dify のアノテーションも、同じ発想で使えます。
Dify のアノテーションも、同じ発想で使えます。
テキトー教師.AI認定講師ラベルを「正しい」「改善が必要」とかに分類して、後から一覧で見直すと、よくある失敗パターンが浮かび上がってきます。そこを直すとアプリ全体の品質が一段上がる感じがしますね。
セルフホスト：自分のサーバーでDifyを動かす
Docker Composeを使った最小構成のデプロイ
室谷代表取締役シリコンバレーのスタートアップだと、最初からDifyをセルフホストで動かすケースが増えてますね。クラウド版で検証して、本番は自前サーバーに載せる流れが一般的になってきた印象です。
テキトー教師.AI認定講師たしかにそうですね。私の周りでも「まずはDocker Composeで手元で立ち上げたい」という声がよく聞かれます。
公式手順に沿えば、クローンして、環境設定ファイルをコピーして、起動するだけなので、初めてでも迷わないと思います。
公式手順に沿えば、クローンして、環境設定ファイルをコピーして、起動するだけなので、初めてでも迷わないと思います。
室谷代表取締役MYUUUの現場でも、ステージング環境はDocker Composeでサッと作ってます。本番はKubernetesに移す前提ですが、検証フェーズには十分です。
テキトー教師.AI認定講師そうですよね。最初から大げさにやらずに、Docker Composeで軽く触ってみるのがいいと思います。
必要なシステム要件と環境設定
室谷代表取締役セルフホストするならマシンスペックは気になりますよね。公式のドキュメントにはCPU 2コア以上、RAM 4 GiB以上とありますが、実際にはもう少し余裕を見た方がいいです。
テキトー教師.AI認定講師はい、特にナレッジベースを使ったり、複数モデルを同時に動かすとメモリ消費が跳ね上がるケースがあります。現場でよく聞くのは、メモリ8 GiB推奨という声ですね。
室谷代表取締役コスト面だと、クラウド版の従量課金と比較して、月額固定費にできるのがセルフホストのメリットです。トラフィックが読めるなら、自前サーバーの方がROIが合うケースも多いです。
テキトー教師.AI認定講師それに、データを社内に閉じられるセキュリティ面の安心感も大きいですね。規制の厳しい業界だと、クラウド版では難しいケースもあるようです。
セルフホスト版のカスタマイズと運用のポイント
室谷代表取締役Docker Composeで立ち上げたら、次は.envファイルの調整ですね。モデルプロバイダーのAPIキーやデータベースの設定など、環境に合わせて書き換える箇所があります。
テキトー教師.AI認定講師そうなんです。最初はデフォルトのままで動くので、そのまま使って慣れてから、少しずつカスタマイズしていくのがいいと思います。
室谷代表取締役運用面では、Grafanaと組み合わせてメトリクス監視するのがシリコンバレー流です。Dify本体のログだけでなく、PostgreSQLのデータを可視化すると、アプリごとの利用状況が把握しやすくなります。
テキトー教師.AI認定講師あとは定期的なアップデートですね。公式のリリースノートを追いかけて、docker-composeのイメージバージョンを上げる作業は欠かせません。
よくある質問
Q1. DifyとLangChainの違いは何ですか？
室谷代表取締役構造の話ですけど、LangChainはライブラリ、Difyはプラットフォーム。USだと「LangChainで組んで、Difyで運用」みたいな使い分けが増えてますね。
テキトー教師.AI認定講師そうそう。現場でよく聞かれるのは「どっちを先に学ぶべき？」。
初心者ならDify一択ですよ。抽象度が高いから、30分で動くものができるのがでかい。
初心者ならDify一択ですよ。抽象度が高いから、30分で動くものができるのがでかい。
Q2. 無料プランでも十分使えますか？
室谷代表取締役公式のプラン次第ですけど、トライアル枠で個人開発なら十分回せる印象。SaaSの場合は従量課金制で、大規模になるとセルフホスト検討した方がコスト合うケースもあります。
テキトー教師.AI認定講師「まずは無料で触ってみる」が一番ですね。制限にぶつかってからアップグレード考えればいい。
最初から有料にする必要はないです。
最初から有料にする必要はないです。
Q3. マルチモーダル（画像入力など）には対応していますか？
室谷代表取締役これは使うバックエンドモデル次第ですね。Dify自体が画像対応のLLMと組み合わせれば、ワークフロー内で画像を扱うことは可能です。
公式のモデルプロバイダー一覧を確認してください。
公式のモデルプロバイダー一覧を確認してください。
テキトー教師.AI認定講師実験レベルなら動かせますが、本番で安定させるにはモデルの選定が肝。最初はテキスト中心で慣れてから拡張するのが無難です。
Q4. 作成したワークフローを他の人に共有するには？
室谷代表取締役公開方法はSaaS版だと発行したURLを共有するだけ。セルフホスト版だとアプリ管理画面からAPIキーを発行して連携する形になります。
テキトー教師.AI認定講師「公開ボタンポチッ」ってほど単純じゃない場合もあるけど、公式ドキュメント见れば手順が載ってます。チームで使うならアクセス制御も確認しておくと安心。
Q5. エラーが起きたときのデバッグ方法は？
室谷代表取締役ワークフロー実行ログを見るのが基本。どのノードで止まったか、インプットは何だったかが追えるので、まずそれを確認する。
MYUUUの現場でもログ見ないで質問してくる人が多いんですよね。
MYUUUの現場でもログ見ないで質問してくる人が多いんですよね。
テキトー教師.AI認定講師初心者がハマるのが「原因がわからないパターン」。どこで失敗したか可視化されてるから、焦らず一つずつノードを追ってみてください。
それでもわからなければ、公式フォーラムで投稿する手も。
それでもわからなければ、公式フォーラムで投稿する手も。
まとめ
室谷代表取締役Dify、シリコンバレーだと「AIアプリのラピッドプロトタイピングツール」として認知されてますね。日本でもこれから広がると思う。
テキトー教師.AI認定講師最初の一歩としては最高のプラットフォームです。30分で動くものを作って、そこから改善していく体験が大事。
室谷代表取締役セルフホストの敷居も下がってきてるし、コスト構造を理解して使い分けるのがプロの使い方。
テキトー教師.AI認定講師とりあえず公式のチュートリアルをなぞってみてください。実際に動かすと「こんなこともできるんだ」という発見があるはずです。
